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  • 全新正版SPSS统计分析:应用案例教程9787305165306南京大学出版社
    • 作者: 廖小官主编著 | 廖小官主编编 | 廖小官主编译 | 廖小官主编绘
    • 出版社: 南京大学出版社
    • 出版时间:2015-05-01
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    • 作者: 廖小官主编著| 廖小官主编编| 廖小官主编译| 廖小官主编绘
    • 出版社:南京大学出版社
    • 出版时间:2015-05-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2016-07-01
    • 字数:525千字
    • 页数:330
    • 开本:16开
    • ISBN:9787305165306
    • 版权提供:南京大学出版社
    • 作者:廖小官主编
    • 著:廖小官主编
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:42.00
    • ISBN:9787305165306
    • 出版社:南京大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:2016-07-01
    • 语种:中文
    • 出版时间:2015-05-01
    • 页数:330
    • 外部编号:8787334
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章绪论1
    部特征描述
    第2章描述统计分析11
    2.1频数分析11
    2.2描述分析17
    .探索分析20
    2.4列联表分析26
    第3章描述统计分析(二)37
    3.1概述报告程序分析37
    3.2OLAP41
    3.3均值程序48
    3.4多重响应分析52
    3.5比率统计量56
    第4章因子分析59
    4.1因子分析的数据降维59


    章绪论1
    部特征描述
    第2章描述统计分析11
    2.1频数分析11
    2.2描述分析17
    .探索分析20
    2.4列联表分析26
    第3章描述统计分析(二)37
    3.1概述报告程序分析37
    3.2OLAP41
    3.3均值程序48
    3.4多重响应分析52
    3.5比率统计量56
    第4章因子分析59
    4.1因子分析的数据降维59
    4.2因子分析的结构探测63
    第二部分特征检验
    第5章均值--T检验71
    5.1单样本T检验71
    5.2成对样本T检验73
    5.3独立样本的T检验75
    5.4单因素方差分析79
    第6章非参数分析89
    6.1卡方检验89
    6.2二项检验93
    6.3游程检验96
    6.4单样本KS检验100
    6.5非参数独立双样本检验103
    6.6非参数独立多样本检验109
    6.7非参数相关双样本检验112
    6.8非参数相关多样本检验114
    第三部分关系分析
    第7章相关分析119
    7.1双变量相关119
    7.2偏相关分析126
    8章般单变量线模型129
    8.1双因素方差分析129
    8.2GLM单变量的协方差分析134
    8.3GLM单变量的随机影响分析138
    第9章线回归分析与曲线估计141
    9.1线回归分析141
    9.2曲线估计160
    0章离散因变量模型168
    10.1二元、多元名义Logit模型168
    10.2有序因变量回归169
    10.3二元probit模型176
    1章广义线模型与广义方程估计181
    11.1广义线模型简介181
    11.2因变量模型183
    11.3正值因变量模型--伽玛分布回归194
    11.4间隔截取生存数据分析202
    11.5广义方程估计209
    2章神经网络分析217
    12.1多层感知的单因变量分析218
    12.2多层感应的多变量分析226
    第四部分特征判别
    3章分类
    13.1两步聚类
    13.2分层聚类分析241
    13.3K均值聚类分析249
    13.4近相邻分析255
    13.5判别分析269
    4章控制图形与ROC283
    14.1控制图形283
    14.2ROC Curve289
    第五部分数据问题
    5章可靠分析296
    6章缺失数据处理305
    16.1缺失值分析305
    16.2多重插入313


    本书分成五个部分。部为特征描述,主要分析方法包括单变量描述统计、复合变量描述统计(分类变量与分类变量,分类变量与尺度变量)和多重响应变量的描述统计。第二部分为特征检验,分析方法主要为参数检验(单样本、独立样本、成对双样本的均值检验,单因素方差分析)和非参数检验(卡方检验、二项检验、游程检验、单样本K-S检验、独立双样本、相关双样本、独立多样本和相关多样本检验)。第三部分为关系分析,主要包括相关分析、一般线回归分析、有序因变量回归、Logit回归分析、广义线回归分析、神经网络分析。第四部分为特征判别,主要有聚类分析、判别分析、控制图形与ROC。第五部分为数据问题分析,涉及可靠分析、缺失值分析和多重插入。由于篇幅所限,一些统计方法如时间序列分析、面板数据模型、非参数与半参数回归、多方程系统模型等需要参考书籍。

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